10月23日下午，CNCC 2025分论坛“大模型赋能智慧医疗：从技术深耕到产业落地”在哈尔滨工业大学活动中心举行。

邬向前教授首先介绍了论坛背景。他指出，大模型技术正从概念验证迈向医疗应用核心，成为行业智能化的重要驱动力。中国已涌现一批创新医疗大模型，广泛应用于诊疗、药物研发等领域。但他同时指出，行业仍面临数据、算力、安全及临床接受度等挑战。本次论坛旨在汇聚学界与产业智慧，共同探索从“可用”到“好用”的路径，推动智慧医疗发展。

梁栋研究员作题为《MR Live Imaging》的报告，展示了其团队在AI驱动磁共振成像速度突破方面的创新成果。通过引入人工智能重建与运动校正技术，团队有效解决了传统MRI中运动伪影导致的误诊难题，为重大疾病的精准诊断提供了全新技术路径。

闫天翼教授以《基于影像AI的无创神经调控技术与应用》为题，提出了深度靶点神经环路调控新理论。他系统介绍了个体化深部神经调控技术在脑疾病康复与健康人脑功能增强中的应用前景，展现了人工智能赋能神经科学研究的巨大潜力。

王跃明教授在《侵入式脑机接口研究进展》报告中，系统分析了国内外脑机接口技术的发展格局，并分享了中国首例临床侵入式三维运动脑机接口系统的突破性成果。他指出，生物兼容性与长期信号稳定性仍是该领域亟待攻克的关键技术瓶颈。

贾海波教授聚焦心血管疾病防治，作了主题为《人工智能在心血管疾病中的应用》的报告。他通过多项临床研究案例，阐述了人工智能融合心血管影像技术如何在冠心病筛查、诊断与治疗各环节中显著提升效率与精准度，为智慧心血管医疗提供了新范式。

吕乐博士则以《跨模态和多模态医疗人工智能在临床实践中的几个应用》为题，从慢病管理与普惠医疗角度出发，分享了团队在跨模态医学影像分析方面的最新进展。其研究成果已在脂肪肝诊断、骨质疏松筛查及癌症辅助诊断等多个方向实现临床验证，为应对老龄化社会下的医疗资源压力提供了创新解决方案。

在圆桌讨论及互动环节中，与会专家围绕“大模型赋能医疗的临床落地困境与突破路径”等主题进行了深入交流，探讨了人工智能在医学影像、诊疗决策及产业化过程中的关键挑战与发展方向。现场听众积极参与，就技术合规、商业模式创新和临床验证路径等问题展开热烈讨论。

本次论坛通过前沿分享与务实对话，为智慧医疗健康发展凝聚了共识。与会专家一致呼吁构建跨学科协作平台，以加速大模型技术在疾病预防、精准诊疗等关键场景的规模化落地。此次论坛的成功举办，为智慧医疗从技术探索迈向产业协同提供了重要参考。